随着互联网技术的迅猛发展和网络信息资源的不断增加,用户对获取信息资源的需求也不断地增强。如何快速准确的从大量的信息资源中获取到想要的结果变得至关重要。传统的信息检索提供给用户的主要是基于关键词的检索接口,在大多情况下用户不能得到满意的结果,因为几个关键词的组合很难表达清楚用户真正的检索意图。课题的主要研究目标是以语义网技术为基础,确定有效的语义网相似度计算方法,把信息检索从基于关键词层面提升到基于语义层面,并以此为基础完成基于语义网的智能信息检索实验系统MobileSearch。论文对语义网相似度的计算方法进行了研究,给出了本文的语义网相似度的计算方法。其主要思想是把用户查询条件语义网和原始信息资源语义网转化为有向图,通过有向图的匹配来实现语义网相似度的计算。该计算方法实现了语义匹配并提高了信息检索的查全率和查准率。本文对获取的原始信息资源进行提取分析后构建了语义网,并把其存储到语义网库中。当用户检索时把其检索条件构建成用户条件语义网,然后采用给出的语义网相似度计算方法,对用户语义网和原始信息资源语义网进行语义匹配,然后按照相似度大小排序返回检索结果。本文设计实现了基于语义网的智能信息检索实验系统MobileSearch。在本系统中,构建了手机领域的语义网库。MobileSearch提供了很好的用户界面,能够为用户提供语义指导,实现了语义检索。对该系统进行了一定量的实验,通过实验结果分析,相比传统的信息检索系统在查全率和查准率上都有很大的提高。